## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 3 July 2024, pp: 1015-1023 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Clustering Electricity Distribution Data Using the Mean Shift Algorithm

## Pengelompokan Data Pendistribusian Listrik Menggunakan Algoritma Mean Shift
Roid Fitrah Utari 1 , Fitri Insani 2* , Surya Agustian 3 , Liza Afriyanti 4
1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
E-Mail: 1 12050113980@students.uin-suska.ac.id, 2 fitri.insani@uin-suska.ac.id,
3 surya.agustian@uin-suska.ac.id, 4 liza.afriyanti@uin-suska.ac.id
Received May 26th 2024; Revised Jun 18th 2024; Accepted Jun 20th 2024 Corresponding Author: Fitri insani

## Abstract
This  study  investigates  the  regionalization  and  clustering  of  electricity  distribution  data  in  Indonesia  using  the  Mean Shift algorithm, aimed at enhancing energy distribution efficiency across diverse geographical regions. Electricity plays a  crucial  role  in  modern  life,  yet  its  distribution  remains  uneven,  especially  in  remote  and  rural  areas  constrained  by access  and  financial  limitations.  As  a  major  state-owned  enterprise  in  the  electricity  sector,  PLN  is  responsible  for providing  electricity  nationwide, supporting  economic  growth  through  energy  provision  to  industrial,  agricultural,  and commercial  sectors.  Utilizing  the  Mean  Shift  algorithm,  the  study  divides  Indonesia  into  Sumatra,  Java-Bali, Kalimantan-Sulawesi, and Papua based on electricity distribution patterns. It finds that setting an optimal bandwidth of 0.5 results in three clusters per region reflecting similar infrastructure, energy demands, and dominant economic sectors. This  underscores  Mean  Shift's  flexibility  in  handling  complex  data  structures  without  predetermined  cluster  numbers, crucial  for  strategic  energy  management  planning  in  Indonesia  to  achieve  more  efficient  and  sustainable  electricity distribution.
Keyword: Clustering, Data Mining, Electricity Distribution, Mean Shift Algorithm

## Abstrak
Penelitian  ini  mengkaji  regionalisasi  dan  klasterisasi  data  distribusi  listrik  di  Indonesia  menggunakan  algoritma  Mean Shift, dengan tujuan untuk meningkatkan efisiensi distribusi energi di berbagai wilayah geografis yang beragam. Listrik memiliki peran krusial dalam kehidupan modern namun distribusinya masih belum merata, terutama di daerah terpencil dan pedesaan yang terkendala oleh akses dan keterbatasan dana. Sebagai salah satu  Bada Usaha Milik Negera (BUMN) utama  di  sektor  ketenagalistrikan,  Perusahaan  Listrik  Negera  (PLN)  bertanggung  jawab  dalam  menyediakan  listrik  di seluruh  Indonesia,  mendukung  pertumbuhan  ekonomi  melalui  penyediaan  energi  untuk  sektor  industri,  pertanian,  dan perdagangan. Dengan menggunakan algoritma Mean Shift,  penelitian ini mengelompokkan Indonesia menjadi Sumatra, Jawa-Bali,  Kalimantan-Sulawesi,  dan  Papua  berdasarkan  pola  distribusi  listrik,  dengan  menemukan  bahwa  pengaturan bandwidth optimal 0.5 menghasilkan tiga klaster per wilayah yang mencerminkan infrastruktur serupa, kebutuhan energi, dan  sektor  ekonomi  dominan.  Temuan  ini  menunjukkan  fleksibilitas  Mean  Shift  dalam  menangani  struktur  data  yang kompleks  tanpa  jumlah  klaster  yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  yang  penting  untuk  perencanaan  strategis  dalam pengelolaan energi di Indonesia demi mencapai distribusi listrik yang lebih efisien dan berkelanjutan.
Kata Kunci: Data Mining, Mean Shift, Pendistribusian Listrik, Pengelompokan

## 1. PENDAHULUAN
Listrik  merupakan  kebutuhan  pokok  masyarakat  modern.  Hampir  semua  kegiatan  setiap  hari  tidak dapat  lepas  dari  listrik,  seperti  dari  penerangan,  memasak,  hingga  menggunakan  peralatan  elektronik.  Oleh karena  itu,  pemerataan  listrik  menjadi  hal  yang  penting  untuk  dilakukan.  Namun,  pemerataan  listrik  di Indonesia  belum  sepenuhnya  merata.  Masih  banyak  wilayah  yang  belum  menikmati  listrik,  terutama  di daerah  terpencil  dan  pedesaan.  Ada  beberapa  faktor  yang  jadi  penyebab  untuk  hal    ini,  seperti  sulitnya
penjangkauan  lokasi  dan  keterbatasan  dana  [1].  Maka  diperlukannya  pengelompokan  data  dari  penggunaan listrik pada setiap wilayah agar pemerataan listrik dapat dilakukan dengan optimal [2].
Perusahaan  Listrik  Negara  (PLN)  adalah  salah  satu  Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  yang memiliki  peran  penting  pada  industri  ketenagalistrikan  Indonesia  [3].  PLN  bertanggung  jawab  untuk mengelola dan menyediakan listrik bagi seluruh wilayah Indonesia, termasuk daerah terpencil dan pedesaan. Perusahaan  ini  memiliki  jaringan  transmisi  dan  distribusi  listrik  yang  luas,  serta  pembangkit  listrik  yang tersebar di seluruh Indonesia. PLN juga berperan penting untuk mendorong pertumbuhan ekonomi Indonesia. Perusahaan  ini  menyediakan  listrik  yang  dibutuhkan  oleh  berbagai  sektor  ekonomi,  seperti  industri, pertanian,  dan  perdagangan.  PLN  juga  membantu  meningkatkan  kualitas  hidup  masyarakat,  dengan menyediakan listrik untuk penerangan, kebutuhan rumah tangga, dan sarana pendidikan dan kesehatan. dan Pada tahun 2020, 40,6% pembangkit listrik di Indonesia dimiliki oleh perusahaan swasta [4].
Pada tahun 2023, PLN mencatat bahwa rasio elektrifikasi di Indonesia  sudah mencapai 99,74%. Hal ini  berarti  bahwa  hampir  seluruh  masyarak  Indonesia  sudah  menikmati  listrik.  Ditahun  2019  yang  semula jumlah  pelanggan rumah tangga hanya 69,62 juta, tumbuh menjadi 80,56 juta pada triwulan III tahun 2023 atau  meningkat  sebesar  15,72  persen  [1].  Peningkatan  jumlah  pelanggan  dan  kompleksitas  pertumbuhan listrik  di  suatu  wilayah  menuntut  penanganan  yang  lebih  baik  agar  distribusi  listrik  dapat  berjalan  optimal [5]. Oleh  karena  itu,  diperlukan  metode  yang  dapat  membantu  dalam  menentukan  pengelompokkan pendistribusian  listrik  di  setiap  wilayah  berdasarkan  beberapa  sektor  seperti  industri,  rumah  tangga,  bisnis, gedung kantor pemerintah, sosial, dan jalan umum. Metode ini bisa menerapkan teknik data mining, seperti pengelompokan data, dengan menggunakan algoritma mean-shift . Algoritma Mean-Shift adalah metode non-parametrik yang dapat dimanfaatkan untuk pengelompokan data  [6][7].  Berbeda  dengan  metode  lain,  mean-shift  tidak  memerlukan  penetapan  jumlah  kluster  terlebih dahulu. Cara kerjanya yaitu dengan menggunakan jendela geser berbentuk lingkaran yang bergerak mencari area  terpadat  data,  Keunggulan  utama Mean-Shift terletak  pada  fleksibilitasnya.  Algoritma  ini  tidak  terikat pada  jumlah  kluster  yang  pasti,  sehingga  ideal  untuk  situasi  di  mana  struktur  data  tidak  diketahui sebelumnya. Selain itu, Mean-Shift juga efisien dan mampu menangani data dengan dimensi tinggi [8]. Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Cici  Astria,  dkk.  Mengenai  pengelompokan  wilayah pendistribusian  listrik  di  Indonesia  dengan  metode k-means menunjukkan  bahwa  terdapat  dua cluster wilayah,  yaitu  klaster  dengan  tingkat  distribusi  tinggi  dan  klaster  dengan  tingkat  distribusi  rendah  [1]. Penelitan  lainnya  tentang  penerapan  algoritma mean  shift tuntuk  menentukan  segmentasi  pelanggan  pada penjualan  toko  online  melakukan  penelitian  dengan    estimasi    nilai    bandwith    1.55  dan  menghasilkan  3 klaster  [9].  Dan  juga  penelitian  tentang  aplikasi  pengelompokkan  pelanggan  retribusi  alat  pemadam kebakaran  menggunakan  metode Mean  Shift  Clustering pada  Dinas  Pemadam  Kebakaran  dan Penanggulangan Bencana Kota Palembang menghasilkan kesimpulan algoritma mean shift clustering efektif dalam  melakukan  klasterisasi  data  [10].  Lalu  penerapan  algoritma Mean-Shift pada  klasterisasi  penerimaan bantuan pangan non tunai menunjukkan bahwa algoritma ini bisa melakukan klasterisasi data tersebut dengan baik.  Kesimpulan  ini  didasarkan  pada  hasil  pengujian  menggunakan  Silhouette  Score.Dalam  penelitian  ini, algoritma mean-shift menghasilkan  klaster  terbaik  dengan  nilai bandwidth 285  dan Silhouette  Score 0.95. Nilai Silhouette Score sebesar 0.95 menunjukkan bahwa cluster-cluster yang dihasilkan sangat terkelompok dengan  baik  [6].  Dalam  konteks  penelitian  penglompokan  data  pendistribusian  listrik  ini,  fokusnya  adalah menggunakan  algoritma Mean-Shift untuk  melakukan  pengelompokan  data  pendistribusian  listrik  yang diregionalisasi berdasarkan wilayah geografis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian merupakan panduan yang memastikan hasil yang dihasilkan sesuai dengan tujuan yaitu menerapkan algoritma Mean-Shift untuk melakukan Pengelompokkan Data Pendistribusian Listrik [11]. Penjelasan terkait metode penelitian dalam studi ini tercantum dalam Gambar 1.

## 2.1. Identifikasi Masalah
Dalam tahap ini, peneliti melakukan eksplorasi untuk mengidentifikasi dan memahami permasalahan yang  ada  [12].  Dalam  konteks  penelitian  ini,  perhatian  difokuskan  pada  Bagaiman  Pengelompokkan  Data Pendistribusian Listrik menggunakan Algoritma Mean shift .

## 2.2. Studi Literatur
Mengumpulkan referensi penting terkait pengelompokan data distribusi listrik, algoritma Mean Shift , dan silhouette coefficient untuk mendukung penelitian [13].

## 2.3. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  adalah  hal  pertama  yang  terpenting  pada  proses  penelitian  [14].  Data  yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data pendistribusian listrik. Data tersebut didapat secara langsung melalui  dokumentasi  pada  situs  web  resmi  PT.  PLN  yaitu  web.pln.co.id  [11].  Dalam  proses  pengumpulan data,  data  yang  akan  digunakan  dalam  bentuk  data  laporan  pertahun  dari  tahun  2014  -  2022  dan  terdapat tujuh atribut yaitu Satuan PLN/Provinsi, Rumah Tangga, Industri, Bisnis, Sosial, Gedung Kantor Pemerintah, dan  Jalan  Umum.  Atribut-atribut  ini  digunakan  sebagai  dasar  untuk  mengelompokkan  data  menggunakan algoritma Mean Shift [15]. Salah satu data distribusi listrik dapat di perhatikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data distribusi listrik tahun 2022.
No Satuan PLN/Provinsi Rumah Tangga Industri Bisnis Sosial Gedung Kantor Pemerintah Jalan Umum 1 Wilayah Aceh 1,895.07 228.77 558.37 228.92 109.78 133.11 2 Wilayah Sumatera Utara 6,025.69 3,152.63 1,808.45 501.49 152.05 419.50 3 Wilayah Sumatera Barat 1,791.64 827.73 639.01 192.18 82.58 97.30 4 Wilayah Riau 3,007.32 2,960.77 1,236.21 260.79 115.41 111.14 5 Wilayah Kepulauan Riau 499.83 39.76 301.90 40.88 41.20 22.98 6 Wilayah Sumatera Selatan 3,295.08 1,067.48 1,017.77 234.75 116.00 147.23 ….  ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 33 Wilayah Jawa Barat 20,871.52 25,419.11 7,610.34 1,422.88 503.81 398.45 34 Wilayah Banten 6,049.89 16,605.16 3,407.59 395.19 163.58 84.26 35 Dist. Jakarta Raya 14,824.00 4,140.34 12,539.23 1,482.92 1,396.61 195.20

## 2.4. Clustering
Clustering merupakan  suatu  teknik  untuk  mengelompokan  data.  Klasterisasi  memungkinkan  kita untuk  melakukan  pengelompokan  data  berdasarkan  kesamaan  karakteristiknya    pada  beberapa  klaster  atau kelompok  sedemikian  rupa  sampai  data  dalam  satu  klaster  yang  punya  tingkat  kesamaan  yang  tinggi, sementara  data  antara  klaster  mempunyai  kesamaan  yang  rendah.  Klasterisasi  sering  digunakan  sebagai metode  analisis  untuk  mengelompokkan  data  menjadi  kelompok  dengan  keterkaitan  yang  signifikan  [18] [19]. Dalam  penelitian kali ini peneliti menggunakan alogritma Mean Shift untuk melakukan clustering pada tiap variable atau sektor pada data distribusi listrik.

## 2.5. Algoritma Mean Shift
Algoritma Mean-Shift merupakan  suatu  teknik  pengelompokan  data  yang  memfokuskan  pada penemuan titik pusat atau "nodes" melalui sebaran data yang menggunakan metode pergeseran jendela untuk mengidentifikasi wilayah-wilayah dengan tingkat kepadatan data yang tinggi. Algoritma ini didasarkan pada konsep  centroid,  dimana  tujuannya  yaitu  mendapati  titik  pusat  pada  tiap  kelompok  atau  kelas  dengan  cara memperbarui kandidat titik pusat menggunakan rata-rata titik-titik di dalam jendela pergeseran. Proses pasca- pemrosesan  digunakan  untuk  menyaring  kandidat  jendela  tersebut  sehingga  menghilangkan  kemungkinan titik-titik pusat ganda yang nyaris serupa, Menyusun himpunan akhir dari titik-titik pusat beserta kelompok- kelompok yang terkait. [20]. Algoritma Mean shift bekerja dengan cara berikut:
1.  Tentukan jenis kernel yang akan digunakan serta lebar bandwidth (h) yang akan mengatur jangkauan pencarian tetangga. Fungsi kernel.
(𝐾(𝑥)) = ( 1 ℎ ) φ  ( 𝑥 ℎ ) (1)
di  mana  h  merupakan  bandwidth  yang  mempengaruhi  jarak  atau  radius  dari  pusat  cluster  saat menghitung perpindahan rata-rata. Fungsi Gaussian atau Epanechnikov ( 𝜑 ) memungkinkan penentuan bobot pada setiap titik data Sesuai dengan jaraknya dari pusat cluster.
2.  Lakukan inisialisasi pusat-pusat massa awal yang akan menjadi centroid
3.  Pada setiap centroid, hitung ulang titik pusat massa baru dengan rumus Mean-Shift.
𝑚(𝑥) = ∑(𝐾(𝑥 − 𝑥 𝑖 )𝑥 𝑖 ) ∑ 𝐾(𝑥 − 𝑥 𝑖 ) (2)
Perhitungan pusat massa baru (( 𝑥 )) dihitung berdasarkan total dari fungsi kernel (( 𝑥 − ) ) dibagi dengan total dari nilai fungsi kernel ( 𝐾 ( 𝑥 − 𝑥𝑖 )) di dalam radius kernel yang diberikan, di mana 𝑥 adalah pusat massa saat ini dan 𝑥𝑖 adalah titik data dalam radius kernel.
4.  Ulangi langkah perhitungan pusat massa baru untuk setiap centroid sampai centroid tidak berubah lagi atau  memenuhi  kriteria  berhenti  yang  telah  ditetapkan,  seperti  mencapai  batas  jumlah  iterasi  yang ditentukan.
5.  Setelah proses konvergensi, tiap centroid akan merepresentasikan mode atau pusat dari kelompok data yang diidentifikasi.

## 2.6. Evaluasi
Evaluasi  adalah  tahap  pengujian  yang  bertujuan  untuk  menentukan  jumlah bandwidth yang  optimal dalam algoritma Mean Shift dengan memanfaatkan silhouette coefficient . yang mana nilai siluet yang optimal adalah  nilai  yang  mendekati  satu,  menunjukkan  bahwa  objek  dalam  suatu  klaster  saling berdekatan  dengan baik dan terpisah dengan jelas dari klaster lainnya, berikut adalah rumus dari silhouette coefficient [6][21] .
𝑆 = 𝑏 − 𝑎 𝑚𝑎𝑥 (𝑎, 𝑏)
(3)
Keterangan :
S
: S ilhouette coefficient a : Rata-rata jarak antara data point dan semua data point lainnya dalam satu cluster yang sama. b : Rata-rata jarak antara data point dan semua data point dalam cluster terdekat (cluster lain yang paling dekat)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pengolahan Data
Preprocessing bertujuan  untuk  mengubah  data  yang  tidak  terstruktur  menjadi  terstruktur  dengan membersihkan, normalisasi, dan mempersiapkan data agar bisa diproses semakin efisien oleh algoritma yang di  gunakan  [16][17].  Dalam  penelitian  ini,  data  yang  diperoleh  telah  terstruktur  dan  memiliki  sedikit  nilai null.  Oleh  karena  itu,  penulis  telah  menggabungkan  data  distribusi  listrik  dari  tahun  2014  hingga  2022  ke dalam satu tabel yang ditampilkan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Akumulasi data distribusi listrik tahun 2014 - 2022.
No Satuan PLN/ Provinsi Rumah Tangga Industri Bisnis Sosial Gedung Kantor Pemerintah Jalan Umum 1 Wilayah Aceh 14,718.97 1,302.87 3,866.09 1,565.62 855.05 1,050.67 2 Wilayah Sumatera Utara 46,551.45 23,630.17 13,906.16 3,375.31 1,150.99 3,698.17 3 Wilayah Sumatera Barat 14,938.30 8,056.82 4,514.05 1,311.53 621.73 839.32 4 Wilayah Riau 22,881.68 6,931.58 9,077.21 1,690.11 881.13 1,228.73 5 Wilayah Kepulauan Riau 3,954.30 311.98 2,151.17 274.38 304.17 193.92 6 Wilayah Sumatera Selatan 27,097.24 8,066.36 7,913.83 1,617.35 916.32 1,177.85 ….  ….. ….. ….. ….. ….. …... ….. 33 Wilayah Jawa Barat 166,559.08 205,651.98 50,909.48 9,347.15 3722 3,105.9 34 Wilayah Banten 40,207.45 111,446.98 218,91.22 2,311.47 1,161.61 673.2 35 Dist. Jakarta Raya 125,995.80 51,211.27 108,466.03 11,719.59 11,799.27 2,684.04
Langkah  selanjutnya  dalam  pengolahan  data,  yaitu  membagi  keseluruhan  provinsi  berdasarkan geogragisnya  ke dalam  beberapa  daerah  regional,  yaitu  regional  Sumatra,  Jawa-Bali,  Kalimantan-Sulawesi,
dan  Papua.  Penulis  juga  memberikan  label  pada  nama  satuan  PLN/Provinsi.  Data  yang  telah diregionalisasikan beserta labelnya dapat di lihat pada Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Data Satuan PLN/ Propinsi dikelompokkan ke dalam Region
Region No Satuan PLN/Provinsi Label 1 Wilayah Aceh Aceh Sumatera 2 Wilayah Sumatera Utara Sumut 3 Wilayah Sumatera Barat Sumbar 4 Wilayah Riau Riau 5 PT PLN Batam Batam 6 Wilayah Kepulauan Riau Kepri 7 Wilayah Jambi Jambi 8 Wilayah Bengkulu Bengkulu 9 Wilayah Sumatera Selatan Sumsel 10 Wilayah Bangka Belitung Babel 11 Distribusi Lampung Lampung Jawa-Bali 1 Wilayah Banten Banten 2 Wilayah Jawa Barat Jabar 3 Dist. Jakarta Raya Jakarta 4 Wilayah Jawa Tengah Jateng 5 Wilayah D.I. Yogyakarta Jogja 6 Dist. Jawa Timur Jatim 7 Distribusi Bali Bali 8 Wilayah Nusa Tenggara Barat NTB 9 Wilayah Nusa Tenggara Timur NTT Kalimantan- Sulawesi 1 Wilayah Kalimantan Barat Kalbar 2 Wilayah Kalimantan Tengah Kalteng 3 Wilayah Kalimantan Selatan Kalsel 4 Wilayah Kalimantan Timur dan Utara Kaltim dan Kaltara 5 PT PLN Tarakan Tarakan 6 Wilayah Sulawesi Barat Sulbar 7 Wilayah Sulawesi Selatan Sulsel 8 Wilayah Sulawesi Tengah Sulteng 9 Wilayah Sulawesi Tenggara Sultra 10 Wilayah Gorontalo Gorontalo 11 Wilayah Sulawesi Utara Sulut 12 Wilayah Maluku Maluku 13 Wilayah Maluku Utara Malut Papua 1 Wilayah Papua Barat Pabar 2 Wilayah Papua Papua
Dari  data  yang  telah  diuraikan  dapat  dilihat  bahwa  diregional  papua  hanya  terdapat  dua  wilayah pendistribusian  listrik  dan  tidak  perlu  di  sertakan  dalam  proses clustering, karena jumlah  propinsi  tidak mencukupi untuk membentuk klaster.

## 3.2. Pencarian Model Cluster Optimal
Untuk membentuk cluster yang paling optimal, parameter yang dilakukan penyesuaian dalam metode mean shift adalah bandwidth .  Nilai bandwidth dipilih secara empiris dengan mencoba-coba angka dari 0.1 sampai  1.0.  Namun  dari  semua  percobaan,  didapatkan  hasil  cluster  yang  beragam.  Dalam  penelitian  ini, untuk  memilih  hasil  cluster  yang  dianggap  optimal,  maka  hasil  cluster  dievaluasi  menggunakan silhoutte coefficient .
Hasil  klaster  yang  dianggap  terbaik,  dengan sillhoutte  score tertinggi  ditampilkan  dalam  Tabel  4-6 berikut ini. Dari Tabel 4 terlihat bahwa untuk bandwidth 0.3, jumlah klaster yang dihasilkan bervariasi antara 4-6  untuk  ketiga  regional  yang  dievaluasi.  Sedangkan  bila  memilih bandwidth 0.4,  hasil  clusternya  untuk Sumatera  dan  Kalimantan-Sulawesi  menurun  menjadi  3  klaster,  sedangkan  untuk  Jawa-Bali  masih  tetap  di angka  6.  Dengan  pengujian bandwidth 0.5,  diperoleh  ketiga  region  memiliki  3  cluster.  Ditinjau  dari  nilai sillhoute score masing-masing, maka nilai sillhoute tertinggi berada pada bandwidth 0.5. Untuk selanjutnya, dipilih bandwidth 0.5 untuk membentuk klaster dari penelitian ini.
Table 4. Pengujian dengan nilai bandwidth 0.3 No Regional Jumlah klaster Silhouette Score 1 Sumatra 4 0.44 2 Jawa-Bali 6 0.39 3 Kalimantan - Sulawesi 5 0.56
Table 5. Pengujian dengan nilai bandwidth 0.4 No Regional Jumlah klaster Silhouette Score 1 Sumatra 3 0.50 2 Jawa-Bali 6 0.39 3 Kalimantan - Sulawesi 3 0.61
Table 6. Pengujian dengan nilai bandwidth 0.5 No Regional Jumlah klaster Silhouette Score 1 Sumatra 3 0.50 2 Jawa-Bali 3 0.51 3 Kalimantan - Sulawesi 3 0.61

## 3.3. Hasil Clustering
Dalam  tahap  klasterisasi,  penelitian  ini  menerapkan  Algoritma Mean  Shift menggunakan Google Colab . Setelah menemukan nilai bandwidth yang optimal pada pengujian sebelumnya maka pada penerapan algoritma Mean Shift peneliti menggunakan nilia bandwidth 0.5, Dengan menggunakan nilai bandwidth yang telah  ditentukan,  penelitian  ini  mengoptimalkan  kinerja  algoritma Mean  Shift untuk  mendapatkan  hasil klaster yang akurat. Hasil klaster dan scatter plot dari tiap regional kemudian disajikan dalam Tabel 7-9 dan Gambar 2-4.
Gambar 2. scatter plot Klasterisasi Regional Sumatra.
Table 7. Hasil klasterisasi Regional Sumatra.
C1 C2 C3 Kepri Sumbar Sumut Bengkulu Riau bangka Lampung Batam Sumsel Jambi Aceh
Dari Tabel 7 dan Gambar 2 bisa dilihat wilayah-wilayah di klaster 1 cenderung memiliki karakteristik distribusi  listrik  yang  mirip,  karena  kesamaan  dalam  infrastruktur  listrik,  populasi,  dan  tingkat  urbanisasi. Pada  klaster  2  wilayah  seperti  Sumbar,  Riau,  Lampung,  dan  Sumsel  menunjukkan  kesamaan  dalam  hal kebutuhan  energi  yang  didorong  oleh  sektor  agrikultur  dan  perkebunan.  Sumut  memiliki  karakteristik  unik dalam konsumsi distribusi listrik, tingginya aktivitas industri dan populasi yang besar. Hasil  klaster  ini memiliki kemiripan dengan metode DBSCAN [22], di mana untuk regional sumatera, Sumut terpisah dalam klaster  sendiri,  sedangkan  untuk  klaster  tengah,  ada  perbedaan  bahwa  Aceh berada  di  dalam  klaster  tengah pada metode DBSCAN, pada metode mean shift Aceh masih satu klaster dengan Batam dan Kepri. Sedangkan  bila  dibandingkan  dengan  metode Mini  Batch  K-means [23],  analisanya  sama  dengan perbandingan  terhadap  DBSCAN,  karena  hasil  klaster  keduanya  sama.  Oleh  karena  itu,  hasil  klaster  ini
masih perlu diselidiki lebih lanjut dengan melibatkan data yang lebih banyak dan variatif dibandingkan data pemakaian listrik yang ada saat ini.
Table 8. Hasil klasterisasi Regional Jawa-Bali.
C0 C1 C2 NTT Banten Jakarta NTB Jateng Jabar Jogja Jatim Bali
Dari  tabel  8  dan  Gambar  3  dapat  diperhatikan  wilayah  pada  klaster  1  ini  menunjukkan  kesamaan dalam pola konsumsi listrik yang dipengaruhi oleh sektor pariwisata dan pendidikan, terutama di Jogja dan Bali,  serta  ekonomi  agraris  di  NTT  dan  NTB.  Pada  klaster  2  yaitu  wilayah  Banten,  Jateng,  dan  Jatim memiliki kebutuhan listrik yang signifikan akibat kombinasi antara industri berat dan kawasan permukiman. Di klaster 3 Jakarta dan Jabar memiliki kebutuhan energi yang tinggi dan kompleks karena merupakan pusat ekonomi dan industri utama di Indonesia.
Bila dibandingkan dengan metode DBSCAN, hasil klaster pada metode ini juga memiliki perbedaan. Dalam  metode  ini,  Jakarta  dan  Jawa  Barat  berada  dalam  1  klaster.  Sedangkan  pada  klaster  tengah  terdapat Jawa  Tengah,  Jawa  Timur  dan  Banten.  Sisanya  sama  dengan  metode  DBSCAN  [22].  Metode mean  shift memasukkan  Banten  ke  cluster  tengah,  padahal  dari  segi  jumlah  penduduk,  kepadatan  area  industri  dan gedung-gedung penting yang memakai listrik lebih banyak, kondisi menurut Tabel 2, Banten relatif agak jauh berbeda.
Table 9. Hasil klasterisasi Regional Kalimantan-Sulawesi.
C1 C2 C3 Tarakan Kalbar Sulsel Sulbar Kalsel Malut Kaltim dan Kaltara Maluku
Gambar 3. scatter plot Klasterisasi Regional Jawa-Bali.
Gambar 4. scatter plot Klasterisasi Regional Kalimantan-Sulawesi.
C1 C2 C3 Gorontalo Sultra Sulteng
Kalteng Sulut
Pada Tabel 9 dan Gambar 4 bisa diperhatikan wilayah klaster 1  menunjukkan karakteristik distribusi listrik  yang  dipengaruhi  oleh kondisi  geografis  dan  infrastruktur  yang  berkembang,  dengan  ketergantungan pada  sektor  agrikultur  dan  perikanan  pada  klaster  2  Kalbar,  Kalsel,  Kaltim,  dan  Kaltera  menunjukkan kebutuhan listrik yang besar terkait dengan sektor pertambangan dan energi dan di klaster 3 Sulsel memiliki kebutuhan  energi  yang  tinggi,  dengan  tingkat  industrialisasi  yang  lebih  maju  dibandingkan  wilayah  lain  di regional Kalimantan-Sulawesi.
Dari hasil dari penerapan algoritma DBSCAN [22] yang memiliki 3 klaster , untuk area Kalimantan- Sulawesi,  terdapat  perbedaan  pada  anggota  klaster  kanan.  Metode  ini  hanya  menempatkan  Sulsel,  pada klaster kanan, sedangkan DBSCAN menghasilkan 2 propinsi yaitu Kaltim/Kaltara dan Sulsel. Klaster tengah dan kiri sama, bila tanpa Kaltim/Kaltara dipindah ke klaster kanan. Sedangkan pada algoritma Mini batch k- means [23] hanya menghasilkan 2 cluster.

## 4. KESIMPULAN
Mengacu  pada  tujuan  penelitian  dan  hasil  analisis  yang  sudah  dilakukan,  bisa  disimpulkan  bahwa Penelitian  ini  berhasil  melakukan  regionalisasi  dan  klasterisasi  data  pendistribusian  listrik  di  Indonesia menggunakan  algoritma  Mean  Shift,  menghasilkan  klaster  yang  optimal  dengan  bandwidth  0.5.  Evaluasi menunjukkan bahwa peningkatan nilai bandwidth menghasilkan kualitas klasterisasi yang lebih baik, dengan wilayah  dalam  klaster  yang  sama  menunjukkan  karakteristik  distribusi  listrik  yang  serupa.  Sumatra,  Jawa- Bali,  dan  Kalimantan-Sulawesi  masing-masing  memiliki  tiga  klaster  yang  mencerminkan  kesamaan  dalam infrastruktur,  kebutuhan  energi,  dan  sektor  ekonomi  dominan.  Penggunaan  algoritma  ini  memberikan wawasan  berharga  untuk  perencanaan  distribusi  energi  yang  lebih  efisien.  Kekuatan  penelitian  ini  terletak pada  analisis  mendalam  dan  penggunaan  metode  yang  tangguh,  walaupun  terdapat  keterbatasan  dalam cakupan regional Papua dan data yang mungkin mempengaruhi hasil klasterisasi.
Meskipun  penelitian  ini  memberikan  pengetahuan  yang  sekiranya  berguna,  tentu  masih  ada keterbatasan  dalam  hal  cakupan  data  dan  metode  analisis.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  penelitian  tambahan untuk  memperluas  cakupan  data  dan  menerapkan  metode  analisis  yang  lebih  kompleks  guna  mendapatkan pemahaman  yang  lebih  komprehensif  tentang  distribusi  listrik  di  Indonesia.  Dengan  demikian,  langkah- langkah  strategis  yang  lebih  efektif  dapat  dirancang  untuk  meningkatkan  pemerataan  distribusi  listrik  dan mendukung pembangunan berkelanjutan di seluruh negeri.

## REFERENSI
[1] Astria, Cici, et al. "Metode K-Means Pada Pengelompokan Wilayah Pendistribusian Listrik." Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI) . Vol. 2. No. 1. 2019.
[2] Herlambang, Amanda Austin, Muhammad Ary Murti, and Casi  Setianingsih.  "Pengelompokkan  Data Penggunaan Energi Listrik   Menggunakan Algoritma Mini Batch K-means Clustering." eProceedings of Engineering 9.5 (2022).
[3] A.  K.  Poluakan,  R.  F.  Runtuwene,  and  S.  A.  P.  Sambul,  “Pengaruh  Kompensasi  Terhadap  Kinerja Pegawai  PT.  PLN  (Persero)  UP3  Manado,”  J.  Adm.  Bisnis,  vol.  9,  no.  2,  p.  70,  2019,  doi: 10.35797/jab.9.2.2019.25114.70-77.
[4] H. Hendrocahyo and L. Kurniawati, “Understanding the Financial Performance of PT PLN (Persero): A Narrative on State-Owned Enterprise (SOE) with a Mandate of Electricity in Indonesia,” Binus Bus. Rev., vol.  13, no. 3, pp. 241–258, 2022, doi: 10.21512/bbr.v13i3.7883.
[5] Wang, T., Ren, C., Luo, Y., & Tian, J. (2019). NS-DBSCAN: A density-based clustering algorithm in network space. ISPRS International Journal of Geo-Information , 8 (5), 218.
[6] Rizuan, Rizuan, et al. "Penerapan Algoritma Mean-Shift Pada Clustering  Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai." Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) 4.4 (2023): 1019-1027.457
[7] R. Yamasaki dan T. Tanaka, “Properties of Mean Shift,” IEEE Trans Pattern  Anal  Mach  Intell, vol. 42, no. 9, hlm. 2273–2286, Sep 2020, doi: 10.1109/TPAMI.2019.2913640.
[8] J. Chen, J. Yang, J. Huang, dan Y. Liu, “Robust truth discovery scheme   based on mean shift clustering algorithm,” Journal of Internet Technology,   vol.  22,  no.  4,  hlm.  835–842,  2021,  doi: 10.53106/160792642021072204011.
[9] Reliovani, Ryan, et al. "Mean Shift Algorithm to Determine Customer Segmentation in Online Store Sales." Gunung Djati Conference Series . Vol. 3. 2021.
[10] Caesar,  Rafli  Agil,  Desi  Apriyanty,  and  Andre  Mariza  Putra.  "Implementasi  Mean  Shift  Clustering
Dalam  Mengelompokkan  Pelanggan  Retribusi  Alat  Pemadam  Kebakaran  Pada  Dinas  Pemadam Kebakaran  dan  Penanggulangan  Bencana  Kota  Palembang." Jurnal  Sistem  Informasi  (JASISFO) 4.2 (2023).
[11] Simanjuntak,  Krisman  Pratama,  and  Ulfa  Khaira.  "Pengelompokkan  Titik  Api  di  Provinsi  Jambi dengan  Algoritma  Agglomerative  Hierarchical  Clustering:  Hotspot  Clustering  in  Jambi  Province Using Agglomerative Hierarchical Clustering Algorithm." MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science 1.1 (2021): 7-16.
[12] Prasetia, Indra. Metodologi Penelitian Pendekatan Teori dan Praktik. umsu press, 2022.
[13] Wijaya,  C.,  Irsyad,  H.,  &  Widhiarso,  W.  (2020).  Klasifikasi  Pneumonia  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor Dengan Ekstraksi GLCM. Jurnal Algoritme, 1(1), 33-44.
[14] Marcelina, Dona, Annisa Kurnia, and Terttiaavini Terttiaavini. "Analisis Klaster Kinerja Usaha Kecil dan  Menengah  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering:  Cluster  Analysis  of  Small  Medium Enterprise  Performance  with  K-Means  Clustering  Algorithm." MALCOM:  Indonesian  Journal  of Machine Learning and Computer Science 3.2 (2023): 293-301.
[15] Luchia, Nanda Try, et al. "Perbandingan K-Means dan K-Medoids Pada Pengelompokan Data Miskin di  Indonesia:  Comparison  of  K-Means  and  K-Medoids  on  Poor  Data  Clustering  in Indonesia." MALCOM:  Indonesian  Journal  of  Machine  Learning  and  Computer  Science 2.2  (2022): 35-41
[16] Isnain, Auliya Rahman, et al. "Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma Svm." Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi 2.1 (2021): 31-37.
[17] Putra,  Febrianda,  et  al.  "Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Menggunakan  Wrapper  Sebagai Preprocessing untuk Penentuan Keterangan Berat Badan Manusia: Application of K-Nearest Neighbor Algorithm  Using  Wrapper  as  Preprocessing  for  Determination  of  Human  Weight  Information." MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science 4.1 (2024): 273-281.
[18] I. Parlina, A. P. Windarto, A. Wanto, and M. R. Lubis, “Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Center,” Memanfaatkan Algoritm. K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Cent. Untuk Clust. Progr. Sdp, vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.
[19]   T.  Alfina  and  B.  Santosa,  “Analisa  Perbandingan  Metode  Hierarchical  Clustering,  K-Means  dan Gabugan  Keduanya  dalam  Membentuk  Cluster  Data  (Studi  Kasus :  Problem  Kerja  Praktek  Jurusan Teknik  Industri  ITS),”  Anal.  PerbandinganMetode  Hierarchical  Clust.  K-means  dan  Gabungan Keduanya dalam Clust. Data, vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2012.
[20] Cinderatama, Toga Aldila, Rinanza Zulmy Alhamri, and Yoppy Yunhasnawa. "Implementasi Metode K-Means,  Dbscan,  dan  Meanshift  Untuk  Analisis  Jenis  Ancaman  Jaringan  Pada  Intrusion  Detection System." INOVTEK Polbeng-Seri Informatika 7.1 (2022): 169-184.
[21] Nugraha,  M.  F.,  Martano,  M.,  &  Hayati,  U.  (2024).  Clustering  Data  Indonesian  Food  Delivery Menggunakan  Metode  K-Means  Pada  Gofood  Product  List. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) , 8 (3), 3484-3492.
[22] M.  Farid,  F.  Insani,  S.  Agustian,  and  L.  Afriyanti,  “Pengelompokkan  Data  Pendistribusian  Listrik Menggunakan Algoritma Density Based Spatial Clustering Of Application With Noise (DBSCAN),” 2024, vol. 3.
[23] S. Mulyadi, F. Insani, S. Agustian, and L. Afriyanti, “Pengelompokkan Data Pendistribusian Listrik Menggunakan Algoritma Mini Batch K-Means,” vol. 3, 2024.